【摘 要】
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针对传统稀疏贝叶斯学习方法在解决低信噪比条件下信号到达角DOA估计中,到达角不完全落在阵元端离散化网格点上的情况,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习期望最大化的离格DOA
【机 构】
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海南大学信息与通信工程学院,海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室,海南热带海洋学院MTA教育中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61461017,61861015);海南省高等学校科学研究重点项目(Hnky2019ZD-35);海南省自然科学基金(2017CXTD0004)
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针对传统稀疏贝叶斯学习方法在解决低信噪比条件下信号到达角DOA估计中,到达角不完全落在阵元端离散化网格点上的情况,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习期望最大化的离格DOA处理方法.该方法首先对均匀线阵的实际接收信号off-grid情况建立参数化稀疏模型,利用变分稀疏贝叶斯学习方法,通过最小化KL散度寻求一个与后验概率近似的概率分布,其次期望最大化方法分别在期望阶段和最大化阶段进行参数推断,进一步在离格误差模型下以较高的精度和分辨率实现信号到达角的估计,最后仿真结果表明,该方法不仅在传统SBL方法的基础上提高
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